【摘要】：綜合考慮到視頻序列本身的不同特性以及時(shí)空相關(guān)性,將傳統(tǒng)視頻編碼中的多假設(shè)預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)估計(jì)思想引入到分布式壓縮感知視頻編碼系統(tǒng)中,提出一種新的基于時(shí)空相關(guān)性的分布式壓縮感知多假設(shè)預(yù)測(cè)重構(gòu)算法。在編碼端增加CS幀的塊模式判別,在解碼端CS幀根據(jù)模式判別進(jìn)行相應(yīng)的基于塊的多假設(shè)預(yù)測(cè)估計(jì)和殘差稀疏重構(gòu)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)的分布式壓縮感知多假設(shè)預(yù)測(cè)重構(gòu)算法相比,所提出的算法能夠較好地改善視頻序列的重建質(zhì)量。
[Abstract]:Considering the different characteristics of video sequences and spatio-temporal correlation, the multi-hypothesis predictive motion estimation idea in traditional video coding is introduced into distributed compressed perceptual video coding system. In this paper, a new distributed compression perception multi-hypothesis prediction reconstruction algorithm based on spatio-temporal correlation is proposed. The block mode discrimination of CS frames is added at the coding end, and the block based multiple hypothesis prediction estimation and residual sparse reconstruction are carried out on the decoding side of the CS frames according to the pattern discriminant. Simulation results show that the proposed algorithm can improve the reconstruction quality of video sequences better than the traditional distributed compression perception multi-hypothesis prediction reconstruction algorithm.
【作者單位】： 河海大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;常州市傳感網(wǎng)與環(huán)境感知重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類(lèi)號(hào)】：TN919.81

【共引文獻(xiàn)】

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2 羅孟儒;周四望;;自適應(yīng)小波包圖像壓縮感知方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2013年10期

3 陳潔;薄遵望;韓申生;;高斯振幅調(diào)制下基于稀疏性的鬼成像[J];光學(xué)學(xué)報(bào);2013年09期

4 呂方旭;張金成;石洪君;王泉;王鈺;;WSN中的分布式壓縮感知[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2013年10期

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6 蔣國(guó)良;馬永濤;趙宇;;基于稀疏信號(hào)結(jié)構(gòu)信息的壓縮檢測(cè)算法[J];電子產(chǎn)品世界;2014年01期

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10 鮑永生;盧榮德;郝綠原;;頻譜分析壓電材料參數(shù)的可拓檢測(cè)[J];功能材料;2013年24期

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1 Fu Liu;;Image Fusion Using Compressed Sensing in Nonsubsampled Contourlet Transform Domain[A];2013年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（第二分冊(cè)）[C];2013年

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3 宋相法;基于稀疏表示和集成學(xué)習(xí)的若干分類(lèi)問(wèn)題研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

4 李彥兵;基于微多普勒效應(yīng)的運(yùn)動(dòng)車(chē)輛目標(biāo)分類(lèi)研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

5 耿耀君;高通量數(shù)據(jù)特征選擇算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

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7 李志雄;大型船舶推進(jìn)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)建模與狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法研究[D];武漢理工大學(xué);2013年

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10 呂守濤;無(wú)線(xiàn)頻譜環(huán)境認(rèn)知技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2013年

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4 侯立莎;網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下多源圖像的跨尺度融合研究[D];北京郵電大學(xué);2013年

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5 張少嫻;俞瓊;;基于時(shí)空相關(guān)性預(yù)測(cè)的運(yùn)動(dòng)估計(jì)的優(yōu)化[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2010年01期

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4 張文博;分布式壓縮感知的算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2011年

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8 孫寧;壓縮感知在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用[D];燕山大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：2252897